张工：嘿，李工！最近公司要上线一个人工智能项目，听说需要用到数据中台，你知道这俩怎么配合吗？
李工：当然知道！数据中台就像一个大型的数据仓库，能把各个业务系统的数据统一存储和管理。而人工智能应用则像是利用这些数据去训练模型并做出决策的工具。
张工：那我们先从数据中台开始吧，如何接入数据呢？
李工：首先得确保你的数据中台支持标准API接口，比如RESTful API。假设我们现在有一个代理价计算服务，可以通过以下Python代码访问数据中台：
import requests
def fetch_proxy_price(product_id):
url = "http://data-mart/api/proxy-price"
params = {"product_id": product_id}
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
raise Exception("Failed to fetch data")
张工：明白了，接下来就是把数据交给AI模型处理了，对吧？
李工：没错！我们可以用TensorFlow或PyTorch来构建模型。例如，用代理价作为特征之一，预测未来价格波动：
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='mse',
metrics=['mae'])
张工：听起来很酷！最后我们怎么部署这个模型呢？
李工：可以使用Flask框架创建一个简单的Web服务，让前端调用模型预测结果。比如：
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
data = request.json
product_id = data['product_id']
price = fetch_proxy_price(product_id)
prediction = model.predict([[price]])
return jsonify({"predicted_price": float(prediction)})
张工：太棒了！这样我们就完成了数据中台与AI应用的整合。
李工：是啊，数据中台负责数据集成和治理，而AI应用则专注于挖掘价值，两者相辅相成。
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